基于Seq2Seq的GRU时间序列预测Python程序

黑科技小土豆

已于 2023-12-14 12:13:59 修改

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习人工智能机器学习

于 2023-02-21 00:12:57 首次发布

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文章介绍了基于Sequence-2-Sequence的GRU预测模型，特点包括单/多变量输入切换，单/多步预测，Pytorch架构，多种评估指标及数据从Excel读取。模型适用于序列到序列预测，如自然语言处理和语音识别，且提供了完整的可运行代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于Sequence-2-Sequence，Encoder-Decoder（编码-解码）的GRU预测模型

特色：1、单变量，多变量输入，自由切换
          2、单步预测，多步预测，自动切换
           3、基于Pytorch架构
          4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）
           5、数据从excel文件中读取，更换简单

6、标准框架，数据分为训练集、验证集，测试集

全部完整的代码，保证可以运行的代码看这里。

http://t.csdnimg.cn/El450

！！！如果第一个链接打不开，请点击个人首页，查看我的个人介绍。

（搜索到的产品后，点头像，就能看到全部代码）

黑科技小土豆的博客_优快云博客-深度学习,32单片机领域博主

1、背景简介：基于Seq2Seq的GRU模型是一种序列到序列的预测模型，采用了编码器-解码器的结构。在编码器中，采用了GRU（Gated Recurrent Unit）结构来处理序列中的信息，而在解码器中则还是采用GRU模型来生成序列。这种模型可以应用于自然语言处理、语音识别等序列到序列的问题中。

2、优点总结：

基于Seq2Seq的GRU模型可以处理序列到序列的预测问题，并且能够适应多种输入和输出数据类型；
GRU结构相比于LSTM结构，具有更少的参数和更快的训练速度，从而能够达到更高的模型效率；
解码器中的教师强制技术可以提高模型的训练效率和准确性；
应用于自然语言处理和语音识别等领域，可以处理长序列数据，并且输出结果质量较高。

train_ratio = 0.7  # 训练集比例
val_ratio = 0.15  # 验证集比例
test_ratio = 0.15  # 测试集比例
input_length = 48  # 输入数据长度，多步预测建议长，单步预测建议短
output_length = 1  # 输出数据长度，1为单步预测，1以上为多步预测 请注意，随着输出长度的增长，模型训练时间呈指数级增长
learning_rate = 0.1  # 学习率
estimators = 100  # 迭代次数
max_depth = 5  # 树模型的最大深度
interval_length = 2000  # 预测数据长度，最长不可以超过总数据条数
scalar = True  # 是否使用归一化
scalar_contain_labels = True  # 归一化过程是否包含目标值的历史数据
target_value = 'load'  # 需要预测的列名，可以在excel中查看